PHẦN II. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC CẠNH TRANH CỦA CÔNG TY CỔ
2.2. Đánh giá năng lực cạnh tranh của Công ty Cổ phần đầu tư địa ốc Thắng Lợi Miền
2.2.7. Hồi quy tuyến tính
2.2.7.1.Kiểm định tương quan tuyến tính
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Bảng 2.27: Hệ số tương quan giữa các biến trong thang đo năng lực cạnh tranh
ABSRES Định hướng kinh doanh
Năng lực Marketing
Năng lực nguồn nhân lực
Năng lực sáng
tạo
Danh tiếng doanh nghiệp
ABSRES
Hệ số
tương quan 1,000 -0,088 -0,009 0,009 -0,014 -0,039
Sig. . 0,331 0,919 0,923 0,873 0,662
N 125 125 125 125 125 125
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Quan sát bảng ta thấy có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc Năng lực cạnh tranh và 5 biến độc lập Định hướng kinh doanh, Năng lực Marketing, Năng lực nguồn nhân lực, Năng lực sáng tạo, Danh tiếng doanh nghiệp. Sig. mối tương quan Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư chuẩn hóa với từng các biến độc lập đều lớn hơn 0.05. Như vậy, giả định phương sai của sai số thay đổi không bị vi phạm.
Vì vậy, cả 5 biến độc lập sẽ được đưa vào mô hình nhằm giải thích cho Năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.7.2.Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi biết được mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau, mô hình tương quan lý thuyết phù hợp được xây dựng bởi 6 biến là Năng lực cạnh tranh (1), Định hướng kinh doanh (2), Năng lực marketing (3), Năng lực nguồn nhân lực (4), Năng lực sáng tạo (5), Danh tiếng doanh nghiệp (6). Trong đó, Năng lực cạnh tranh là biến phụ thuộc và 5 biến còn lại là những biến độc lập sử dụng để xem xét mức ảnh
Trường Đại học Kinh tế Huế
hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của công ty. Mô hình nghiên cứu được biểu hiện dưới dạng mô hình hồi quy như sau:
Năng lực động = β0 + β1 * Định hướng + β2 * Năng lực Marketing + β3 * Nguồn nhân lực + β4 * Sáng tạo + β5 * Danh tiếng Với βi là các hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập. (i:1,2,3,4,5)
Qua phân tích thống kê bằng SPSS, kết quả phân tích mô hình hồi quy được tóm tắt ở bảng dưới đây:
Bảng 2.28: Đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô
hình
R R2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng (Std.Error)
Durbin-Watson
1 0,775a 0,601 0,584 0,645 1,843
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Dựa vào hệ số R2 hiệu chỉnh ta thấy, các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ảnh hưởng tới 58,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 41,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên. Theo lý thuyết thì hệ số Durbin-Waston nằm trong khoảng từ 1-3 sẽ thỏa mãn yêu cầu đối với mô hình lý thuyết, nhưng khi chạy phân tích mô hình hồi quy thì hệ số Durbin-Waston càng gần về 2 thì càng tốt, và sau khi chạy thì ta có được hệ số Durbin- Watson bằng 1,843.
Bảng 2.29: Phân tích ANOVA ANOVA
Mô hình Tổng
bình phương
df Trung bình
bình phương
F Mức ý
nghĩa.
1 Hồi quy 74,517 5 14,903 35,841 0,000b
Dư 49,483 119 0,416
Tổng 124,000 124
Trường Đại học Kinh tế Huế
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Đối chiếu với kết quả bảng ta thấy mức ý nghĩa là 0,000 bé hơn 0,05. Như vậy mô hình hồi quy xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, điều này có nghĩa là sự kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và mô hình này có
thể suy rộng ra cho tổng thể.
Trường Đại học Kinh tế Huế
SVTH: Nguyễn Thanh Thúy
Bảng 2.30: Phân tích ANOVA cho mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -1,529E-016 ,058 ,000 1,000
Dinh huong kinh doanh ,287 ,058 ,287 4,962 ,000 1,000 1,000
Nang luc Marketing ,498 ,058 ,498 8,595 ,000 1,000 1,000
Nang luc nguon nhan luc ,421 ,058 ,421 7,273 ,000 1,000 1,000
Nang luc sang tao ,211 ,058 ,211 3,645 ,000 1,000 1,000
Danh tieng doanh nghiep ,221 ,058 ,221 3,811 ,000 1,000 1,000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Với tất cả các giá trị Sig. của biến độc lập thỏa mãn < 0,05 nên tất cả các biến độc lập đều được chấp nhận và đưa vào mô hình. Dựa vào bảng hệ số hồi quy phương trình hồi quy đa biến Năng lực cạnh tranh của công ty được biểu hiện:
Năng lực động = 0,287 * Định hướng + 0,498 * Năng lực Marketing +
0,421 * Nguồn nhân lực + 0,211 * Sáng tạo + 0,221 * Danh tiếng Theo phương trình hồi quy, các hệ số hồi quy có dấu đúng với dấu kỳ vọng, nghĩa là các biến độc lập có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Trong đó năng lực marketing có tác động nhiều nhất. Năng lực marketing là một nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị cảm nhận với hệ số hồi quy lớn nhất là β2= 0,498 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi mức độ Năng lực marketing tăng lên 1 đơn vị thì năng lực động tăng lên tương ứng là 0,498 đơn vị. Sau nhân tố Năng lực marketing thì nhân tố Nguồn nhân lực là nhân tố thứ hai ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh.
Từ kết quả hồi quy có β3=0,421 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nguồn nhân lực lên 1 đơn vị thì năng lực động tăng lên tương ứng là 0,421 đơn vị. Với cách giải thích tương tự cho 3 nhân tố định hướng, danh tiếng, sáng tạo với giá trị cảm nhận bởi có hệ số β1, β5 và β4 lần lượt là 0,287; 0,221 và 0,211.
Nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi mức độ định hướng, danh tiếng, sáng tạo tăng lên 1 đơn vị thì năng lực động cũng tăng lên tương ứng lần lượt 0,287; 0,221 và 0,211 đơn vị.
(X)
Trường Đại học Kinh tế Huế
CHƯƠNG 3 : ĐỊNH HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG LỰC CẠNH